专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种复合材料桨叶组件参数建模方法-CN202110874004.2在审
  • 周丞 - 上海航空电器有限公司
  • 2021-07-30 - 2023-02-03 - G06F30/17
  • 本发明公开一种复合材料桨叶组件参数建模方法,包含有并且依次执行,对包铁蒙皮的参数建模步骤;对C型梁的参数建模步骤;对配重块的参数建模步骤;对加强梁的参数建模步骤;以及,对后缘条的参数建模步骤本发明的有益效果:1.对复合材料桨叶组件进行参数建模,能满足不同翼型,多种桨叶结构等需求,并能用于桨叶结构优化设计,具有良好的工程实际应用价值;2.增加组件结构参数的关联约束和几何约束,使得参数化模型更加健壮
  • 一种复合材料桨叶组件参数建模方法
  • [发明专利]基于数字孪生的四足机器人故障预测方法、装置及设备-CN202110770990.7在审
  • 钟冬;夏哲磊;朱怡安;段俊花 - 西北工业大学
  • 2021-07-07 - 2021-10-08 - G05B23/02
  • 本发明公开了一种基于数字孪生的四足机器人故障预测方法、装置及设备,该方法主要包括:选取影响目标四足机器人健康状况的多个建模组件,并定义各建模组件的建模级别;根据各建模组件及对应的建模级别,构建目标四足机器人的数字孪生模型,并定义建模参数;迭代计算建模参数对应的更新建模参数,并判断建模参数对应的更新建模参数是否满足预设条件;若满足,则根据建模参数对应的更新建模参数对目标四足机器人进行故障预测。本发明可以选取影响目标四足机器人健康状况的多个建模组件并定义各建模组件的建模级别,能够简单方便地对工业四足机器人设备进行评估,得出故障风险,从而有效提升了生产效率,还大大降低了企业的运营成本。
  • 基于数字孪生机器人故障预测方法装置设备
  • [发明专利]一种磁隧道结器件的建模及优化方法-CN202111428541.0在审
  • 姜岩峰;王曼曼 - 江南大学
  • 2021-11-29 - 2022-02-25 - G06F30/20
  • 本发明公开了一种磁隧道结器件的建模及优化方法,属于集成电路技术领域。所述方法包括在MTJ建模之前通过数据拟合提取初始参数,并在建模之后采用目标函数结合模拟退火算法对初始参数进行参数优化。本发明通过拟合进行初始参数的提取,并采用模拟退火算法进行参数优化,解决了MTJ缺少精确建模参数的问题,达到了精确建模的效果。根据本发明的方法,通过对实际器件实验测试得到的数据进行参数提取确定模型参数,有效降低了建模参数不准确带来的建模偏差,提高了模型的实际应用价值,在磁隧道结器件的建模及MRAM设计与仿真的领域具有广泛的应用前景
  • 一种隧道器件建模优化方法
  • [发明专利]空调消音器模拟试验系统及方法-CN202210216193.9在审
  • 邓培生 - 四川长虹空调有限公司
  • 2022-03-07 - 2022-05-10 - G06F30/17
  • 本发明涉及空调消音技术,为了提高消音器的选型效率,提供了空调消音器模拟试验系统,包括消音器参数建模单元及消音器模拟单元。空调消音器模拟试验方法,包括1、在消音器参数建模单元中输入建模参数以生成待测模型;2、将输入的建模参数定义为对应的参数化变量传入消音器模拟单元;3、输入目标噪声频率、各个参数的变化范围等参数;4、消音器模拟单元根据参数化变量自动完成相关设置并获取对应的消音量;5、判断消音量是否满足消音需求,若不满足,则根据建模参数变化范围向消音器参数建模单元提供新的建模参数,并重复步骤1‑5;若满足,则输出对应的待测模型及建模参数
  • 空调消音器模拟试验系统方法
  • [发明专利]神经网络优化方法-CN201811344189.0有效
  • 张跃进;胡勇;喻蒙 - 钟祥博谦信息科技有限公司
  • 2018-11-13 - 2020-08-28 - G06N3/08
  • 本申请涉及一种神经网络优化方法,该神经网络优化方法包括:预设建模参数,所述建模参数包括网络参数和硬件参数;基于所述建模参数构建神经网络能耗模型;基于所述建模参数构建神经网络时间模型;对所述神经网络能耗模型和神经网络时间模型进行双目标优化本申请从网络的硬件计算流程的角度对神经网络进行时间与能耗建模,在时间、能耗逐层预测,同时分析时间、能耗开销的主导建模参数,通过改进建模参数、阵列分割方法与缓存分割方法对神经网络进行时间与能耗双目标优化从而改进神经网络模型
  • 神经网络优化方法
  • [发明专利]一种模型参数转换的方法及装置-CN202210168582.9在审
  • 贺捷;吴望龙 - 北京三快在线科技有限公司
  • 2022-02-23 - 2022-05-27 - G06F16/178
  • 本说明书公开了一种模型参数转换的方法及装置,可以获取待构建模型所需参数类型下的模型参数,并将该模型参数传入待构建模型中,以通过该待构建模型中预先部署的参数转换关系,并基于该模型参数进行格式转换,得到标准格式下的第一参数,进而,将标准格式下的第一参数,通过待构建模型中预设的转换函数进行转换,得到自定义计算层所需参数类型下的第一参数,并传入到待构建模型的自定义计算层中,以构建得到包含有自定义计算层的待构建模型,以及通过构建出的待构建模型执行待构建模型对应的目标业务
  • 一种模型参数转换方法装置
  • [发明专利]一种纵轴式掘进机截割头参数建模方法-CN201310234881.9在审
  • 李学艺;黄彬兵;江守波;丁淑辉 - 山东科技大学
  • 2013-06-14 - 2013-09-18 - G06F17/50
  • 本发明公开一种纵轴式掘进机截割头参数建模方法,包括基于VC平台的设计参数输入、截齿和齿座参数建模、截齿的参数化排列、截割头头体的参数建模、截齿位置和角度的调整以及截割头设计结果的输出,该建模方法基于VC++2010前台调用ANSYS系统,实现前台界面设计参数的输入,其建模过程基于ANSYS软件,采用APDL参数化设计语言实现截齿、齿座和头体的参数建模,同时完成截齿在头体上的参数化排列和调整。本发明可以实现不同结构参数的截割头精确建模,操作简单,且便于后续有限元分析,大大提高了截割头仿真的效率。
  • 一种纵轴掘进机截割头参数建模方法

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